package com.example.algorithm.dynamicprogramming;

/**
 * 你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，
 *  如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。
 *  给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你 不触动警报装置的情况下 ，一夜之内能够偷窃到的最高金额。
 *
 *  示例 1：
 * 输入：[1,2,3,1]
 * 输出：4
 * 解释：偷窃 1 号房屋 (金额 = 1) ，然后偷窃 3 号房屋 (金额 = 3)。
 * 偷窃到的最高金额 = 1 + 3 = 4 。
 *
 *  示例 2：
 * 输入：[2,7,9,3,1]
 * 输出：12
 * 解释：偷窃 1 号房屋 (金额 = 2), 偷窃 3 号房屋 (金额 = 9)，接着偷窃 5 号房屋 (金额 = 1)。
 * 偷窃到的最高金额 = 2 + 9 + 1 = 12 。
 *
 *  提示：
 *  1 <= nums.length <= 100
 *  0 <= nums[i] <= 400
 */
public class Leetcode198_Rob {
    public static void main(String[] args) {
        int[] nums ;
        nums = new int[] {2, 7, 9, 3, 1};
//        nums = new int[] {1, 2, 3, 1};
        System.out.println(new Solution().rob(nums));

    }

    static class Solution {
        /**
         * 动态规划
         *
         * 原问题与子问题:
         *    1.子问题:
         *      求解 对前i个房屋行窃能获得的最大收益
         *
         *    2.设计状态:
         *      dp(i) = m 表示对前i个房屋行窃能获得的最大收益为m
         *
         *    3.状态转移方程:
         *      对前i个房屋行窃能获得的最大收益取决于 对前 (i - 1) 和前 (i - 2) 个房屋行窃能获得的最大收益(是否应该选择对第i个房屋行窃)
         *        要选择第i个房间才能获得最大收益:对前(i - 2)个房屋进行盗窃获得的最大收益 + 对第i个房间行窃的收益 >  对前(i - 1)个房屋进行盗窃获得的最大收益
         *        否则不应该对第i个房屋行窃
         *
         *      目标值 = dp(dp.length)
         *
         *    4.边界值:
         *      dp(0) = 0;(一个房屋都不偷)
         *      dp(1) = nums[0];(偷前一个房屋获得的最大收益)
         *      dp(2) = nums[1] > nums[0] ? nums[1] : nums[0];(总共就只能行窃前两个房间,但是行窃的房间不能相邻,所以哪个房间的金钱多就偷哪个房间)
         * @param nums
         * @return
         */
        public int rob(int[] nums) {
            if (nums.length == 1) {
                return nums[0];
            }
            int[] dp = new int[nums.length + 1];// dp(i) = m 表示对前i个房屋行窃能获得的最大收益为m
            // 初始化边界值
            dp[0] = 0; // 一个房屋都不偷,收益为0
            dp[1] = nums[0];// 偷前一个房屋获得的最大收益
            dp[2] = nums[1] > nums[0] ? nums[1] : nums[0];// 总共就只能行窃前两个房间,但是行窃的房间不能相邻,所以哪个房间的金钱多就偷哪个房间

            for (int i = 3; i < dp.length; i++) {
                if (dp[i - 2] + nums[i - 1] > dp[i - 1]) { // 要选择第i个房间才能获得最大收益
                    dp[i] = dp[i - 2] + nums[i - 1];
                } else { //不应该对第i个房屋行窃,此时最大收益为对前i-1个房屋行窃能获得的最大收益
                    dp[i] = dp[i - 1];
                }
            }
            return dp[dp.length - 1];
        }
    }
}
